python平滑

㈠ 使用python实现ema（指数移动平均的计算）

a=2/13
Prices=[0.0]#pricesofeveryday
EMAs=[0.0]#emsofeveryday
defema(N,Price):
Prices.append(Price)
ifN<=1:
EMAs.append(Price)
else:
EMAs.append((1-a)*EMAs[N-1]+a*Price)
ema(1,1)
ema(2,3)
print(EMAs[1])
print(EMAs[2])

㈡ 为什么说 Python 4.0 不会像 Python 3.0 一样

目前对 Python 4.0 有哪些期待？
我目前的期待是 Python 4.0 仅是"Python 3.9 之后的另一个发行",仅此而已。没有重大的语言改变，没有重大向后兼容性的破坏——从 Python 3.9 到 4.0 的平滑过渡应和从 Python 3.3 到 3.4（或者是从 2.6 到 2.7）一样。我甚至期待着稳定的应用二进制接口在过渡中可以保留。
以目前大概每十八个月的语言特性发行速度，我们将在2023年的一个时间见到 Python 4.0,而不是Python 3.10。
Python 会怎样继续演进？
首先也是最重要的，Python改进提议过程并没有改变——加入了新模块(如asyncio）和语言特性(如yield from)以改进Python应用性能的向后兼容一直在议程之上。随着时间的流逝，Python3凭借默认提供的性能将继续拉大与Python 2的差距，即使Python 2用户通过第三方模块或Python 3的补丁达到和Python 3一样的性能。
解释器的实现和扩展也会继续探索改进Python的不同方法，包括PyPy's对JIT-编译器和软件业务内存的探索，对科学的和数据分析社区在充分发挥现代CPU和GPU提供的向量性能的面向数组编程的探索。与其他虚拟机运行时的整合(如JVM和CLR)也会随着时间改进，尤其随着Python成功进入教育领域，使其作为运行在那些虚拟机环境中的大型应用中使用的嵌入脚本语言变得更加流行。
PEP 387 为向后兼容提供了一个在 Python 2系列使用多年并且今天仍然适用的合理的解决方案概览：如果一个语言特性问题重重，那么它可以被反对最终移除。
不管怎样，一些开发和发行过程的其他改变使得Python3系列之内不太可能存在被反对的语言特性：
CPython核心开发团队和Python Packaging Authoriy之间的协作，Python3.4+绑定的pip安装器，都更加强调的Python Package Index，减少了模块在适应相对较慢的语言更新周期中变得充分稳定之前向标准库添加模块的压力。
PEP 411引入的"临时API”概念使得向后兼容可能在受益于广泛反馈的库和API提供标准向后兼容保证之前对它们使用"安置"时间。
在Python3的过渡中清除了过去积累的语言问题，并且Python新特性和标准库的需求比Python1.x和Python2.x时代更加苛刻。
广泛的"single source"Python 2/3库和框架开发极大鼓励了"documented deprecation“在Python3中的使用，即使当特性被新的、首选的、可选的特性替代。在这些情况下，文档中写入了反对注释，意味着该方法是新代码的首选，但纲领性的反对警告没有加入。这允许Python2和Python3都支持的现存代码无需改动(需要新的用户在维护现存代码库时学习稍微多一些的"documented deprecation")。
从英语居多到全语言
Python3对向后兼容的破坏出乎意料也不值一提。在Python3中所有的向后兼容改变中，许多严重的迁移阻碍归罪于PEP 3100的一个小着重号(●):
所有的字符串均使用Unicode字符编码，拥有一个单独的bytes()类型。新字符串类型将命名为'str‘。
PEP3100 是Python3的改变被认为最没有争议的终点——没有单独的PEP必需考虑。这个特别的改变被认为是没有争议的原因是我们在Python2上的经验表明web和GUI框架的作者们是对的：作为一个应用开发者敏感地处理Unicode意味着确保所有的文本数据从二进制尽可能的转换到系统边界，以文本来操作，再转换为二进制输出。
不幸的是，Python2没有鼓励开发者那样写程序——它大范围地模糊了二进制数据和文本的界限，使开发者在头脑中区分这两者变得困难，更不用说他们的代码。所以web和GUI框架作者必需告诉他们的Python2用户"使用Unicode文本，否则会在处理Unicode文本输入时因为晦涩和难以追踪bugs受罪。"
Python3改进了这个问题:它在"二进制域"和"文本域"之间加入了强制分离，使编写普通应用更加简单，同时也使编写工作在二进制和文本数据的区别不是那么清晰的系统界限代码时更加困难。关于Python2和Python3之间的文本模型改变的更多细节我写在这里。
Python的Unicode支持正在演进，这和计算文本操作从English-only的ASCII(1963年正式定义)开始，一路经过"二进制数据+编码声明"的复杂模式(包括二十世纪八十年末引进的C/POSIX locale和Windows code page系统)和Unicode标准的原始16位only版本（1991年发布），向相对广泛的现代Unicode代码点系统 （1996年定义，每几年发布重大更新）迁移的大背景相悖。
为什么提及这一点呢？因为这种“默认Unicode”的转变是Python3最具破坏性的向后兼容性改变，不同于其他更多是语言特定的改变，它是文本数据呈现和操作更广泛的行业改变的冰山一隅。随着通过Python3过渡时语言特定问题的清除，比早期的Python更高的语言特性门槛和没有其他从"二进制数据编码"向文本模型当前使用的Unicode编码这样大规模的行业范围迁移的转变，让我看不到会需要一个类似Python3的向后兼容性破坏和平行支持时期的改变到来。相反，我期待我们可以容纳任何正常改变管理过程中的未来语言演进，任何不能以这种方式处理的提议都将被当做强加在社区和核心开发团队上不可接受的高昂代价而被拒绝。

㈢ Python爬虫：如何在一个月内学会爬取大规模数

爬虫是入门Python最好的方式，没有之一。Python有很多应用的方向，比如后台开发、web开发、科学计算等等，但爬虫对于初学者而言更友好，原理简单，几行代码就能实现基本的爬虫，学习的过程更加平滑，你能体会更大的成就感。
掌握基本的爬虫后，你再去学习Python数据分析、web开发甚至机器学习，都会更得心应手。因为这个过程中，Python基本语法、库的使用，以及如何查找文档你都非常熟悉了。
对于小白来说，爬虫可能是一件非常复杂、技术门槛很高的事情。比如有人认为学爬虫必须精通 Python，然后哼哧哼哧系统学习 Python 的每个知识点，很久之后发现仍然爬不了数据；有的人则认为先要掌握网页的知识，遂开始 HTMLCSS，结果入了前端的坑，瘁……
但掌握正确的方法，在短时间内做到能够爬取主流网站的数据，其实非常容易实现，但建议你从一开始就要有一个具体的目标。
在目标的驱动下，你的学习才会更加精准和高效。那些所有你认为必须的前置知识，都是可以在完成目标的过程中学到的。这里给你一条平滑的、零基础快速入门的学习路径。
1.学习 Python 包并实现基本的爬虫过程
2.了解非结构化数据的存储
3.学习scrapy，搭建工程化爬虫
4.学习数据库知识，应对大规模数据存储与提取
5.掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施
6.分布式爬虫，实现大规模并发采集，提升效率
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学习 Python 包并实现基本的爬虫过程
大部分Python爬虫都是按“发送请求——获得页面——解析页面——抽取并储存内容”这样的流程来进行，这其实也是模拟了我们使用浏览器获取网页信息的过程。
Python爬虫相关的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，建议从requests+Xpath 开始，requests 负责连接网站，返回网页，Xpath 用于解析网页，便于抽取数据。
如果你用过 BeautifulSoup，会发现 Xpath 要省事不少，一层一层检查元素代码的工作，全都省略了。这样下来基本套路都差不多，一般的静态网站根本不在话下，豆瓣、糗事网络、腾讯新闻等基本上都可以上手了。
当然如果你需要爬取异步加载的网站，可以学习浏览器抓包分析真实请求或者学习Selenium来实现自动化，这样，知乎、时光网、猫途鹰这些动态的网站也可以迎刃而解。
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了解非结构化数据的存储
爬回来的数据可以直接用文档形式存在本地，也可以存入数据库中。
开始数据量不大的时候，你可以直接通过 Python 的语法或 pandas 的方法将数据存为csv这样的文件。
当然你可能发现爬回来的数据并不是干净的，可能会有缺失、错误等等，你还需要对数据进行清洗，可以学习 pandas 包的基本用法来做数据的预处理，得到更干净的数据。
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学习 scrapy，搭建工程化的爬虫
掌握前面的技术一般量级的数据和代码基本没有问题了，但是在遇到非常复杂的情况，可能仍然会力不从心，这个时候，强大的 scrapy 框架就非常有用了。
scrapy 是一个功能非常强大的爬虫框架，它不仅能便捷地构建request，还有强大的 selector 能够方便地解析 response，然而它最让人惊喜的还是它超高的性能，让你可以将爬虫工程化、模块化。
学会 scrapy，你可以自己去搭建一些爬虫框架，你就基本具备爬虫工程师的思维了。
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学习数据库基础，应对大规模数据存储
爬回来的数据量小的时候，你可以用文档的形式来存储，一旦数据量大了，这就有点行不通了。所以掌握一种数据库是必须的，学习目前比较主流的 MongoDB 就OK。
MongoDB 可以方便你去存储一些非结构化的数据，比如各种评论的文本，图片的链接等等。你也可以利用PyMongo，更方便地在Python中操作MongoDB。
因为这里要用到的数据库知识其实非常简单，主要是数据如何入库、如何进行提取，在需要的时候再学习就行。
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掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施
当然，爬虫过程中也会经历一些绝望啊，比如被网站封IP、比如各种奇怪的验证码、userAgent访问限制、各种动态加载等等。
遇到这些反爬虫的手段，当然还需要一些高级的技巧来应对，常规的比如访问频率控制、使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等等。
往往网站在高效开发和反爬虫之间会偏向前者，这也为爬虫提供了空间，掌握这些应对反爬虫的技巧，绝大部分的网站已经难不到你了。
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分布式Python爬虫，实现大规模并发采集
爬取基本数据已经不是问题了，你的瓶颈会集中到爬取海量数据的效率。这个时候，相信你会很自然地接触到一个很厉害的名字：分布式爬虫。
分布式这个东西，听起来很恐怖，但其实就是利用多线程的原理让多个爬虫同时工作，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 这三种工具。
Scrapy 前面我们说过了，用于做基本的

㈣ python的opencv怎么对图像进行平滑处理

帧差法的代码：
#define
threshold_diff1
10
//设置简单帧差法阈值
#define
threshold_diff2
10
//设置简单帧差法阈值
int
main(int
argc,unsigned
char*
argv[])
{
Mat
img_src1,img_src2,img_src3;//3帧法需要3帧图片
Mat
img_dst,gray1,gray2

㈤ 学java还是python比较好呢各有哪些优势

java和Python，无论学习那个语言都是不错的选择，而且他们的应用领域都是非常广泛的，有着自己独特的优势。
就目前这种情况来说，Python发展前途更好一点，不过虽然java没有之前发展那么火爆了，但是java的应用数量还是最高的，在市场上已经拥有了非常稳固的地位。而Python的话跟之前的java是比较相似的，正在快速的发展，也独具自己的优势。
一般情况的话，想要转行IT行业，没有基础的人，建议学习Python比较好，Python相对于Java来说更加简单一些，上手容易、功能强大，开发效率高，适合初学者学习，在目前市场上，Python的应用领域非常广泛，可以从事的工作岗位有很多，自然薪资待遇也是水涨船高。

不过每个人的情况不同，选择上有所差异，根据情况来决定就可以了。

㈥ python使用matplotlib怎么画光滑曲线

matplotlib 是Python最着名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地进行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件，嵌入GUI应用程序中。
它的文档相当完备，并且 Gallery页面 中有上百幅缩略图，打开之后都有源程序。因此如果你需要绘制某种类型的图，只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下，基本上都能搞定。

在Linux下比较着名的数据图工具还有gnuplot，这个是免费的，Python有一个包可以调用gnuplot，但是语法比较不习惯，而且画图质量不高。
而 Matplotlib则比较强：Matlab的语法、python语言、latex的画图质量（还可以使用内嵌的latex引擎绘制的数学公式）。

快速绘图
matplotlib的pyplot子库提供了和matlab类似的绘图API，方便用户快速绘制2D图表。例子：

?

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27
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30
31

#
coding=gbk
'''
Created
on Jul 12,2014
python
科学计算学习：numpy快速处理数据测试
@author:
皮皮
'''
importstring
importmatplotlib.pyplot
as plt
importnumpy
as np

if__name__
== '__main__':
file
= open(E:machine_learningdatasetshousing_datahousing_data_ages.txt, 'r')
linesList
= file.readlines()
#
print(linesList)
linesList
= [line.strip().split(,) forline
in linesList]
file.close()
print(linesList:)
print(linesList)
#
years = [string.atof(x[0])forx
in linesList]
years
= [x[0]forx
in linesList]
print(years)
price
= [x[1]forx
in linesList]
print(price)
plt.plot(years,
price, 'b*')#,label=$cos(x^2)$)
plt.plot(years,
price, 'r')
plt.xlabel(years(+2000))
plt.ylabel(housing
average price(*2000yuan))
plt.ylim(0,15)
plt.title('line_regression
& gradient decrease')
plt.legend()
plt.show()

㈦ python的语言特点有

Python语言在软件开发公司中具有多样化的应用，例如游戏、Web框架和应用程序、语言开发、原型设计、图形设计应用程序等。这使得该语言的应用会比业内使用的其他编程语言更多。它的一些优点是 -
广泛的支持库
它提供大型标准库，包括字符串操作、Internet、Web服务工具、操作系统接口和协议等领域。大多数高度使用的编程任务已编写到其中，限制了用Python编写的代码的长度。
集成功能
Python集成了企业应用程序集成，通过调用COM或COBRA组件可以轻松开发Web服务。它具有强大的控制功能，因为它通过Jython直接通过C、C ++或Java调用。 Python还处理XML和其他标记语言，因为它可以通过相同的字节代码在所有现代操作系统上运行。
提高程序员的工作效率
该语言具有广泛的支持库和干净的面向对象设计，使用Java、VB、Perl、C、C ++和C＃等语言时，程序员的工作效率提高了2到10倍。
生产率
凭借其强大的流程集成功能、单元测试框架和增强的控制功能有助于提高大多数应用程序的速度和应用程序的生产率。它是构建可扩展的多协议网络应用程序的绝佳选择。
Python的局限性或缺点
Pyt hon具有各种各样的优势特性，与其他编程相比，程序员更喜欢这种语言，因为它易于学习和编写代码。但是，这种语言仍然没有在包括企业开发商店在内的一些计算领域占据一席之地。因此，这种语言可能无法解决某些企业解决方案，其局限性包括 -
使用其他语言有困难
Python爱好者已经习惯了它的特性和广泛的库，因此他们在学习或使用其他编程语言时遇到了问题。 Python专家可能会看到对“值”或变量“类型”的声明、添加花括号或分号作为繁重任务的语法要求。
移动计算领域的弱势
Python已经在许多桌面和服务器平台上出现，但它被视为移动计算的弱语言。这就是为什么很少有移动应用程序像Carbonnelle一样内置的原因。
速度变慢
Python在解释器而不是编译器的帮助下执行，这将导致它变慢，因为编译和执行有助于它正常工作。另一方面，可以看出它对于许多Web应用程序来说也很快。
运行时错误
Python语言是动态类型的，因此它有许多Python开发人员报告的设计限制。甚至可以看出它需要更多的测试时间，并且在最终运行应用程序时，会出现错误。
欠发达的数据库访问层
与JDBC和ODBC等流行技术相比，Python的数据库访问层有点不发达和原始。 但是，它不能应用于需要复杂遗留数据平滑交互的企业。

㈧ 如何使用Python绘制光滑实验数据曲线

楼主的问题是否是“怎样描绘出没有数据点的位置的曲线”，或者是“x在某个位置时，即使没有数据，我也想知道他的y值是多少，好绘制曲线”。这就是个预测未知数据的问题。

传统的方法就是回归，python的scipy可以做。流行一点的就是机器学习，python的scikit-learn可以做。

但问题在于，仅由光强能预测出开路电压吗（当然，有可能可以预测。）？就是你的图1和图2的曲线都不能说是不可能发生的情况吧，所以想预测开路电压值还需引入其他影响因子。这样你才能知道平滑曲线到底应该像图1还是图2还是其他样子。

如果是单因子的话，从散点图观察，有点像 y = Alnx + B，用线性回归模型确定A,B的值就可以通过x预测y的值，从而绘制平滑的曲线了。

㈨ python有哪些特点和优点

显着的优点

Python 语言拥有诸多的优点，这其中，以下几个优点特别显着：

简单易学：Python语言相对于其他编程语言来说，属于比较容易学习的一门编程语言，它注重的是如何解决问题而不是编程语言的语法和结构。正是因为Python语言简单易学，所以，已经有越来越多的初学者选择Python语言作为编程的入门语言。例如，在浙江省 2017年高中信息技术改革中，《算法与程序设计》课程将使用 Python语言替换原有的VB 语言。

语法优美：Python语言力求代码简洁、优美。在Python语言中，采用缩进来标识代码块，通过减少无用的大括号，去除语句末尾的分号等视觉杂讯，使得代码的可读性显着提高。阅读一段良好的Python程序就感觉像是在读英语一样，它使你能够专注于解决问题，而不用太纠结编程语言本身的语法。

丰富强大的库：Python语言号称自带电池(Battery Included)，寓意是Python语言的类库非常的全面，包含了解决各种问题的类库。无论实现什么功能，都有现成的类库可以使用。如果一个功能比较特殊，标准库没有提供相应的支持，那么，很大概率也会有相应的开源项目提供了类似的功能。合理使用Python的类库和开源项目，能够快速的实现功能，满足业务需求。

开发效率高：Python的各个优点是相辅相成的。例如，Python语言因为有了丰富强大的类库，所以，Python的开发效率能够显着提高。相对于 C、C++ 和 Java等编译语言，Python开发者的效率提高了数倍。实现相同的功能，Python代码的文件往往只有 C、C++和Java代码的1/5~1/3。虽然Python语言拥有很多吸引人的特性，但是，各大互联网公司广泛使用Python语言，很大程度上是因为Python语言开发效率高这个特点。开发效率高的语言，能够更好的满足互联网快速迭代的需求，因此，Python语言在互联网公司使用非常广泛。

应用领域广泛：Python语言的另一大优点就是应用领域广泛，工程师可以使用Python 做很多的事情。例如，Web开发、网络编程、自动化运维、Linux系统管理、数据分析、科学计算、人工智能、机器学习等等。Python语言介于脚本语言和系统语言之间，我们根据需要，既可以将它当做一门脚本语言来编写脚本，也可以将它当做一个系统语言来编写服务。

不可忽视的缺点

毫无疑问，Python确实有用很多的优点，每一个优点看起来都非常吸引人。但是，Python并不是没有缺点的，最主要的缺点有以下几个：

Python的执行速度不够快。当然，这也不是一个很严重的问题，一般情况下，我们不会拿Python语言与C/C++这样的语言进行直接比较。在Python语言的执行速度上，一方面，网络或磁盘的延迟，会抵消掉部分Python本身消耗的时间；另一方面，因为Python 特别容易和C结合起来，因此，我们可以通过分离一部分需要优化速度的应用，将其转换为编译好的扩展，并在整个系统中使用Python脚本将这部分应用连接起来，以提高程序的整体效率。

Python的GIL锁限制并发：Python的另一个大问题是，对多处理器支持不好。如果读者接触Python时间比较长，那么，一定听说过GIL这个词。GIL是指Python全局解释器锁（Global Interpreter Lock），当Python的默认解释器要执行字节码时，都需要先申请这个锁。这意味着，如果试图通过多线程扩展应用程序，将总是被这个全局解释器锁限制。当然，我们可以使用多进程的架构来提高程序的并发，也可以选择不同的Python实现来运行我们的程序。

Python 2与Python 3不兼容： 如果一个普通的软件或者库，不能够做到后向兼容，那么，它会被用户无情的抛弃了。在Python中，一个槽点是Python 2与Python 3不兼容。因为Python没有向后兼容，给所有的Python工程师带来了无数的烦恼。

上述就是总结的Python语言的优缺点。总体来说，Python目前的发展还是非常不错的。借着人工智能时代的东风，Python开发人员的未来一定会很光明。

㈩ 怎么用python做光滑折线图，谢谢了，困扰我很多天了

参考python散点的平滑曲线化方法